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Walk-Forward-Test
Optimierung auf einem Zeitraum, danach Test des Ergebnisses auf dem nächsten, noch ungesehenen Zeitraum, wiederholt über die gesamte Historie.
Was es bedeutet
Er ist die praktischste Absicherung gegen Overfitting: Einstellungen, die nur in dem Zeitraum funktionieren, auf dem sie optimiert wurden, brechen im nächsten Fenster zusammen.
So erkennst du es
- In-Sample-Zeitraum, dann Out-of-Sample-Zeitraum, Schritt für Schritt nach vorne verschoben.
Häufige Fehler
- Nachjustieren auf den Out-of-Sample-Daten, nachdem man sie bereits gesehen hat.
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